（来源：上观新闻）
人们往往直觉性🔝🤽♂️地认为，给大🇹🇫语言模型喂🇦🇹🇨🇭入的经验手册🎇越详尽、包含的🤫上下文越丰🇲🇲富，模型在面👜🏸对新任务时就越☪⏩游刃有余🔔🐜。该形态高度🛳🏙贴合人类的🚎阅读习惯，便🃏于存档和知识📦转移🗿。
很多大企业🌈🌾本来就深度🆒绑定AWS🏪🇨🇦或Google🇻🇺 Cl😋🍾oud，如果O🕷penA🍿I只能通过🇲🇭🌌Azu🔧连接蜘蛛re交🕰🇧🇫付，就🇬🇦🇫🇯会限制企业🌎采购和部署🎯📩。原始数据拥有者🚰未必盈利（🎞平台方🌸面临反爬困📣扰，版权方常陷入🚣🤜诉讼纠纷），清洗😖工厂利💀润率也不高（📲👗依赖大量人👨💻🇰🇭力），📵➰真正获得高毛利💈👨👨👦、高议价🇿🇦权和高✔估值的，是第🐈👾三层产品层🌪⬆与第四层渠道🇵🇳🤰层的复⌛合卡位🥿🦸♀️者🌱。
例如，当用🇨🇳户在编👴🐻辑页面🥽的任意😕位置唤👮起AI时，系💁♂️🈵统能够结合▪👩🔬历史上下🍑文、项目🦅🇰🇾内容和用户习惯，🎥🎺自动生成更贴合当🤰前场景的内🇲🇱🐩容： 🚪📛不仅如🏊♀️此，在AI图片💩👱♀️编辑中，Pi也☁能基于此🐛前的人🧘♂️🕢机对话内🍒🎁容、当前页面语境🐊🏇，以及对整份内容🔉的理解，自🈳动生成更符合🛷🚦当前内☣容模块↕需求的p⚽rompt：👠连接蜘蛛 在内🈺容创作过程⬇中，创💞🌦连接蜘蛛作者真正消耗精力🖐的地方，🐺往往不🐍🚹只是生成内容本⛈身，还有一次次🎪向AI解释◻背景、重🚰🦞申风格、🎢校准方向🍻🥽的过程🧙♂️👩⚕️。
